目前，人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的进步令人瞩目。然而，无论AI多么出色，如果“无法访问数据就没有意义”的观点仍然有效。因此，许多专家持续提出关于现有AI系统上下文缺乏和不同系统间整合方式的问题。
为了解决这些局限，MCP（模型上下文协议）应运而生。Anthropic在2024年11月推出的MCP，不仅是一项技术的引入，更是一个连接AI与外部数据的全新开放标准。
该协议具有提高数据可访问性、促进各种系统之间的整合以及提供更丰富上下文的潜能。因此，MCP预计将大大提高AI的利用率，并为未来的人工智能发展奠定重要转折点。
MCP与AI连接技术系列
AI助手的局限性：没有上下文的对话助手
现有的AI辅助工具主要依赖于训练时的信息或有限的网络搜索结果进行对话。由于无法访问用户的个人数据或企业的内部信息，实时业务记录等最新上下文，AI的应用范围自然受到限制。
这种情况类似于AI被信息墙困住。对于需要提高工作效率或个性化支持的用户来说，这造成了相当大的限制。因此，AI技术的发展更是势在必行。
应急整合的问题：每个数据源都有不同的连接器
AI系统与外部数据连接的方式存在许多局限性。过去，Slack、Google Drive、Notion等每个不同的数据源都必须单独实现各自的插件、API和认证过程。
例如，要将Google Drive文档与AI进行连接，必须单独编写专用脚本并进行认证过程，而集成Slack消息则需要另一种设置方式。这些针对不同数据源的不同连接方式给开发者带来了相当大的负担，并且在系统的可扩展性和可靠性方面也引发了许多问题。
因此，对更高效和一致的数据连接方式的需求日益增长。通过这样的途径，开发者能够提供更好的用户体验。
MCP的出现：一个标准，无限扩展
为了解决复杂的问题，引入了MCP。MCP基本上扮演着将AI与各种外部数据源连接的“全能适配器”角色。该系统可以通过单一标准协议在没有额外连接器的情况下连接多个系统，从而大大降低整合成本，并显著提高可扩展性。
Anthropic希望通过利用MCP，使所有AI助手能够在需要时自动收集适当的上下文信息。这样不仅可以提高AI的响应准确性，而且在实际工作或日常生活中的应用可能性也将大大增加。结果，各个领域的AI使用将变得更加顺畅。
开发者和企业的反应：“AI实用性的新时代”
MCP发布后，开发者社区和AI行业立即做出了反应。正如“ MCP的出现给行业带来了巨大感动”的评价，这被视为超越AI现有限制的新转折点。
从企业的角度来看，无需重复的自定义集成工作，就能轻松将AI系统与内部数据连接，这一点使其成为提高生产力并引领创新变革的工具。预计这种变化将加速AI技术的发展。
真正的创新来自于‘连接’
最终，MCP引入的背景更集中于数据利用方式的问题，而不是AI的局限性。即使是最出色的AI模型，如果无法接触外部数据或实时上下文，它的利用可能性也会受到限制。
MCP是为了解决这些问题而提出的开放标准，将成为未来AI技术在工作、日常生活、创作和学习等多个领域更现实融入的基础。通过此，AI的利用范围将得到扩大，各个领域的创新变化也备受期待。
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